Othman Zennaki


2016

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Etude de l’impact d’un lexique bilingue spécialisé sur la performance d’un moteur de traduction à base d’exemples (Studying the impact of a specialized bilingual lexicon on the performance of an example-based machine translation engine)
Nasredine Semmar | Othman Zennaki | Meriama Laib
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)

La traduction automatique statistique bien que performante est aujourd’hui limitée parce qu’elle nécessite de gros volumes de corpus parallèles qui n’existent pas pour tous les couples de langues et toutes les spécialités et que leur production est lente et coûteuse. Nous présentons, dans cet article, un prototype d’un moteur de traduction à base d’exemples utilisant la recherche d’information interlingue et ne nécessitant qu’un corpus de textes en langue cible. Plus particulièrement, nous proposons d’étudier l’impact d’un lexique bilingue de spécialité sur la performance de ce prototype. Nous évaluons ce prototype de traduction et comparons ses résultats à ceux du système de traduction statistique Moses en utilisant les corpus parallèles anglais-français Europarl (European Parliament Proceedings) et Emea (European Medicines Agency Documents). Les résultats obtenus montrent que le score BLEU du prototype du moteur de traduction à base d’exemples est proche de celui du système Moses sur des documents issus du corpus Europarl et meilleur sur des documents extraits du corpus Emea.

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Projection Interlingue d’Étiquettes pour l’Annotation Sémantique Non Supervisée (Cross-lingual Annotation Projection for Unsupervised Semantic Tagging)
Othman Zennaki | Nasredine Semmar | Laurent Besacier
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)

Nos travaux portent sur la construction rapide d’outils d’analyse linguistique pour des langues peu dotées en ressources. Dans une précédente contribution, nous avons proposé une méthode pour la construction automatique d’un analyseur morpho-syntaxique via une projection interlingue d’annotations linguistiques à partir de corpus parallèles (méthode fondée sur les réseaux de neurones récurrents). Nous présentons, dans cet article, une amélioration de notre modèle neuronal, avec la prise en compte d’informations linguistiques externes pour un annotateur plus complexe. En particulier, nous proposons d’intégrer des annotations morpho-syntaxiques dans notre architecture neuronale pour l’apprentissage non supervisé d’annotateurs sémantiques multilingues à gros grain (annotation en SuperSenses). Nous montrons la validité de notre méthode et sa généricité sur l’italien et le français et étudions aussi l’impact de la qualité du corpus parallèle sur notre approche (généré par traduction manuelle ou automatique). Nos expériences portent sur la projection d’annotations de l’anglais vers le français et l’italien.

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Inducing Multilingual Text Analysis Tools Using Bidirectional Recurrent Neural Networks
Othman Zennaki | Nasredine Semmar | Laurent Besacier
Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers

This work focuses on the development of linguistic analysis tools for resource-poor languages. We use a parallel corpus to produce a multilingual word representation based only on sentence level alignment. This representation is combined with the annotated source side (resource-rich language) of the parallel corpus to train text analysis tools for resource-poor languages. Our approach is based on Recurrent Neural Networks (RNN) and has the following advantages: (a) it does not use word alignment information, (b) it does not assume any knowledge about foreign languages, which makes it applicable to a wide range of resource-poor languages, (c) it provides truly multilingual taggers. In a previous study, we proposed a method based on Simple RNN to automatically induce a Part-Of-Speech (POS) tagger. In this paper, we propose an improvement of our neural model. We investigate the Bidirectional RNN and the inclusion of external information (for instance low level information from Part-Of-Speech tags) in the RNN to train a more complex tagger (for instance, a multilingual super sense tagger). We demonstrate the validity and genericity of our method by using parallel corpora (obtained by manual or automatic translation). Our experiments are conducted to induce cross-lingual POS and super sense taggers.

2015

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Utilisation des réseaux de neurones récurrents pour la projection interlingue d’étiquettes morpho-syntaxiques à partir d’un corpus parallèle
Othman Zennaki | Nasredine Semmar | Laurent Besacier
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

La construction d’outils d’analyse linguistique pour les langues faiblement dotées est limitée, entre autres, par le manque de corpus annotés. Dans cet article, nous proposons une méthode pour construire automatiquement des outils d’analyse via une projection interlingue d’annotations linguistiques en utilisant des corpus parallèles. Notre approche n’utilise pas d’autres sources d’information, ce qui la rend applicable à un large éventail de langues peu dotées. Nous proposons d’utiliser les réseaux de neurones récurrents pour projeter les annotations d’une langue à une autre (sans utiliser d’information d’alignement des mots). Dans un premier temps, nous explorons la tâche d’annotation morpho-syntaxique. Notre méthode combinée avec une méthode de projection d’annotation basique (utilisant l’alignement mot à mot), donne des résultats comparables à ceux de l’état de l’art sur une tâche similaire.

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Evaluating the Impact of Using a Domain-specific Bilingual Lexicon on the Performance of a Hybrid Machine Translation Approach
Nasredine Semmar | Othman Zennaki | Meriama Laib
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

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Unsupervised and Lightly Supervised Part-of-Speech Tagging Using Recurrent Neural Networks
Othman Zennaki | Nasredine Semmar | Laurent Besacier
Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation

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Improving the Performance of an Example-Based Machine Translation System Using a Domain-specific Bilingual Lexicon
Nasredine Semmar | Othman Zennaki | Meriama Laib
Proceedings of the 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation: Posters

2014

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Using cross-language information retrieval and statistical language modelling in example-based machine translation
Nasredine Semmar | Othman Zennaki | Meriama Laib
Proceedings of Translating and the Computer 36